基于神经网络的煤矿瓦斯突出预测.pptx
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汇报人:/目录0102神经网络的基本结构神经网络的训练过程神经网络的优化算法神经网络的优势与局限性03瓦斯突出的机理分析预测模型的构建过程模型参数的调整与优化预测模型的评估指标04数据预处理技术神经网络模型的训练与测试预测结果的分析与解释与传统方法的比较分析05提高煤矿生产的安全性降低瓦斯事故的发生率为政府和企业提供决策支持对未来研究的展望与建议06研究方法的优势与不足对研究方法的改进与创新对研究过程的反思与展望汇报人:
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基于支持向量机的煤矿瓦斯突出预测系统的研究随着我国煤炭工业的不断发展,煤矿瓦斯突出问题也逐渐成为一大难题。瓦斯突出是指煤矿内非正常地大量涌出瓦斯气体的现象,极易导致煤矿事故的发生。鉴于煤矿瓦斯突出事故的危害性,提前预测瓦斯突出成为了煤矿安全管理的重要方式,而支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)被广泛应用于预测模型的构建。SVM是一种基于统计学习的分类模型,其原理是将多维特征空间映射到高维空间,从而实现低维空间内线性不可分数据的分类。SVM的优点是结构风险最小化原则和核函数技巧。核
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基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测随着我国煤炭科学技术的迅速发展在煤与瓦斯突出预测方面取得了突出进展提出了许多预测煤与瓦斯突出的方法和指标如基于煤体破裂过程中的声发射和电磁辐射现象的非接触式预测方法;根据工作面打钻时的钻屑量、瓦斯涌出量及解吸量进行的接触式预测方法;以及其它预测指标等。但是这些方法和指标主要是使用回归分析的方法得出的它考虑的是影响煤与瓦斯突出的个别是或重要因素没有全面考虑影响煤与瓦斯突出的因素致使突出敏感指标因地而异突出临界值随矿
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基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统的开发的任务书任务书一、任务背景煤与瓦斯突出是煤矿安全生产中的一个重要问题。煤矿中含有大量的煤与瓦斯,当采掘过程中煤与瓦斯压力超过一定值时,就会产生煤与瓦斯突出现象,严重危及煤矿工人的生命安全和煤矿生产设备的安全。因此,开展煤与瓦斯突出的预测和监测工作,对于确保煤矿安全、优化生产具有重要意义。目前,煤与瓦斯突出预测主要采用经验公式法、统计法等传统方法,但这些方法存在着误差大、受人员经验影响大等缺点。基于神经网络的煤与瓦斯突出预测系统可以有效克服传统方法的缺点,并且可以根据